近日，人形机器人研究中心在强化学习运动控制技术领域实现新突破，研究出一种基于强化学习的人形机器人鲁棒运动控制方法。

随着计算机和强化学习技术的快速发展，基于强化学习的机器人控制技术已成为研究热点。人形机器人的传统控制方法主要依赖精确动力学模型，存在鲁棒性有限、计算复杂度高、适应性差和扩展性有限等弊端，使其面对复杂、动态和未知环境时难以保持自身稳定和有效的控制。

针对以上问题，团队引入基于强化学习的人形机器人运动控制方法，通过机器人在仿真中不断试错来学习，根据奖励函数来探索环境和自身行为，奖励函数根据机器人表现提供正向反馈或负向惩罚，从而提高人形机器人在面对复杂运动场景时的效率和适应性。目前，研发团队基于强化学习技术已成功在自研的启江二号机器人上实现了稳定行走、站立及抗扰能力，并在第三方平台宇树H1机器人上完成了楼梯、草地等复杂地形的运动控制验证。

该技术通过实时环境交互与动态策略优化，使机器人能够自主适应地形变化和突发扰动。下一步，研发团队将重点提升算法在多样化场景中的泛化能力，加速其在工业巡检、户外作业等领域的落地应用。